論文の概要: Physically motivated extrapolation for quantum error mitigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.07977v1
• Date: Mon, 12 May 2025 18:20:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-14 20:57:54.302809
• Title: Physically motivated extrapolation for quantum error mitigation
• Title（参考訳）: 量子エラー緩和のための物理的動機付け外挿法
• Authors: Pablo Díez-Valle, Gaurav Saxena, Jack S. Baker, Jun-Ho Lee, Thi Ha Kyaw,
• Abstract要約: 我々は,EMREフレームワーク上に構築されたPIE法を導入し,精度とロバスト性を向上した。 本手法の有効性をIBMQハードウェアで実証し,84量子ビット量子力学を効率的にシミュレートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.598741686881365
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum error mitigation techniques are essential for the current NISQ and emerging Megaquop-era machines, which, despite their noise, are capable of performing utility-scale quantum computations. However, most QEM methods incur exponential sampling overhead to achieve unbiased estimates, limiting their practical applicability. Recently, it was shown that by using error mitigation by restricted evolution (EMRE), expectation values of a physical observable can be obtained in constant sampling overhead at the cost of a non-zero bias, which grows as the circuit size or hardware noise increases. To overcome this problem, we introduce the Physics-Inspired Extrapolation (PIE) method, built upon the EMRE framework, to achieve enhanced accuracy and robustness. Unlike traditional zero-noise extrapolation, our method assigns operational interpretation to the parameters in the extrapolation function used in PIE. We demonstrate the efficacy of this method on IBMQ hardware and apply it to simulate 84-qubit quantum dynamics efficiently. Our technique yields accurate results with significantly smaller variance, establishing PIE as a practical and scalable error mitigation strategy for near-term and early fault-tolerant quantum computing.
• Abstract（参考訳）: 現在の NISQ や新興の Megaquop-era マシンでは,ノイズにもかかわらず実用規模の量子計算を行うことができるため,量子エラー軽減技術が不可欠である。 しかし、ほとんどのQEM法は、非バイアス推定を達成するために指数的サンプリングオーバーヘッドを発生させ、実用性を制限する。 近年、制限された進化(EMRE)による誤差軽減により、回路サイズやハードウェアノイズの増加に伴って増大する非ゼロバイアスのコストで、物理オブザーバブルの期待値が一定のサンプリングオーバーヘッドで得られることが示されている。 この問題を解決するために,EMREフレームワーク上に構築された物理インスパイアされた外挿法(PIE)を導入し,精度と堅牢性を向上した。 従来のゼロノイズ外挿法とは異なり、本手法はPIEで用いられる外挿関数のパラメータに操作的解釈を割り当てる。 本手法の有効性をIBMQハードウェアで実証し,84量子ビット量子力学を効率的にシミュレートする。 提案手法は,PIEを短期および早期のフォールトトレラント量子コンピューティングにおける実用的かつスケーラブルなエラー軽減戦略として確立する。

関連論文リスト

• Machine Learning for Practical Quantum Error Mitigation [0.0]
  量子エラー軽減のための機械学習は、そのコストを大幅に削減することを示す。 本稿では,ML-QEMを用いて従来の緩和手法を模倣し,より優れた実行効率で拡張性を実現する方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-29T16:17:12Z)
• Potential and limitations of quantum extreme learning machines [55.41644538483948]
  本稿では,QRCとQELMをモデル化するフレームワークを提案する。 我々の分析は、QELMとQRCの両方の機能と限界をより深く理解するための道を開いた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-03T09:32:28Z)
• Synergy Between Quantum Circuits and Tensor Networks: Short-cutting the Race to Practical Quantum Advantage [43.3054117987806]
  本稿では,量子回路の初期化を最適化するために,古典計算資源を利用するスケーラブルな手法を提案する。 本手法は, PQCのトレーニング性, 性能を, 様々な問題において著しく向上させることを示す。 古典的コンピュータを用いて限られた量子資源を増強する手法を実証することにより、量子コンピューティングにおける量子と量子に着想を得たモデル間の相乗効果を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-29T15:24:03Z)
• Error mitigation in variational quantum eigensolvers using tailored probabilistic machine learning [5.630204194930539]
  本稿では,量子計算におけるノイズを軽減するために,ガウス過程回帰(GPR)をアクティブラーニングフレームワーク内に導入する新しい手法を提案する。 我々は,IBMのオープンソース量子コンピューティングフレームワークであるQiskitを用いて,2サイトアンダーソン不純物モデルと8サイトハイゼンベルクモデルに対する提案手法の有効性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-16T22:29:43Z)
• Quantum algorithms for quantum dynamics: A performance study on the spin-boson model [68.8204255655161]
  量子力学シミュレーションのための量子アルゴリズムは、伝統的に時間進化作用素のトロッター近似の実装に基づいている。 変分量子アルゴリズムは欠かせない代替手段となり、現在のハードウェア上での小規模なシミュレーションを可能にしている。 量子ゲートコストが明らかに削減されているにもかかわらず、現在の実装における変分法は量子的優位性をもたらすことはありそうにない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-09T18:00:05Z)
• Enhancing quantum models of stochastic processes with error mitigation [0.0]
  理論量子モデルと実用のギャップを、誤差軽減法を取り入れて埋める。 その結果,誤差緩和が期待値の改善に有効であることが確認された。 この結果から,これらの量子コンピュータにおけるハードウェアの制約により,その手法が制約されることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-13T17:45:34Z)
• Algorithmic Error Mitigation Scheme for Current Quantum Processors [0.0]
  本稿では,Lanczos法に着想を得た量子プロセッサのハードウェア非依存誤差軽減アルゴリズムを提案する。 我々は,IBM Quantumハードウェア上での数値シミュレーションと実験により,提案手法がコスト関数評価の精度を大幅に向上させることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-25T09:48:20Z)
• Multi-exponential Error Extrapolation and Combining Error Mitigation Techniques for NISQ Applications [0.0]
  量子ハードウェアにおけるノイズは、量子コンピュータの実装における最大の障害である。 誤り補間は、実験的に実装された誤り軽減手法である。 我々はこれを多重指数誤差外挿に拡張し、パウリ雑音下での有効性のより厳密な証明を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-02T17:18:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。